智慧教育係統理論、方法與實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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趙嚮軍，路梅 著

圖書標籤:

• 智慧教育
• 教育技術
• 教育信息化
• 教學設計
• 學習分析
• 人工智能
• 教育創新
• 在綫學習
• 混閤式學習
• 教育管理

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030511331

版次：31

商品編碼：12280210

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-11-01

頁數：296

字數：439000

正文語種：中文

內容簡介

深度感知和大數據分析技術的跨越式發展，催生瞭教育信息化的高階形態—智慧教育，智慧教育是信息-物理-社會深度融閤的復雜係統，需要藉助復雜係統理論去認識和建構。
　　《智慧教育係統理論、方法與實踐》從信息物理係統的視角，分析瞭教育計算進程和社會、物理進程的協作耦閤，提齣瞭智慧教育理論框架，研究瞭智慧教育係統構建的技術方法，討論瞭智慧教育計算架構，針對典型中觀、微觀教育係統設計瞭智慧教育解決方案。

目錄

目錄
第1章 緒論 1
1.1 智慧教育研究背景 1
1.2 智慧教育研究意義 2
1.3 智慧教育國內外研究現狀 3
1.4 研究動機和目的 10
1.5 主要研究內容 12
理論篇
第2章 教育復雜係統 17
2.1 教育復雜係統概述 17
2.2 教育復雜係統的結構 22
2.3 教育復雜係統的性態 27
2.4 教育復雜係統研究方法 32
第3章 教育全息係統 35
3.1 教育全息係統概述 35
3.2 教育感知 38
3.3 教育物聯網 45
3.4 跨媒體教學資源 48
第4章 智慧教育係統 58
4.1 智慧教育內涵和特點 58
4.2 智慧教育係統分析 64
4.3 智慧教育環境 71
4.4 智慧教育研究內容 84
方法篇
第5章 教育流程再造 97
5.1 教育流程再造概述 97
5.2 教學流程再造 102
5.3 教學和學習過程分析 111
第6章 教育係統行為建模 116
6.1 教育係統建模概述 116
6.2 群體學習行為建模與仿真 121
6.3 傢校協同行為建模與仿真 127
第7章 教育智能 138
7.1 教育智能概述 138
7.2 基於概念分解的半監督文檔聚類方法 142
7.3 麵嚮同步讀物推薦的鏇捲式分類方法 152
第8章 智慧教育關鍵計算模式 163
8.1 雲服務計算模式 163
8.2 大數據計算框架 167
8.3 自然交互範式 174
實踐篇
第9章 智慧學校係統 185
9.1 學校係統分析 185
9.2 智慧學校的內涵與特點 189
9.3 智慧學校信息係統分析 194
9.4 智慧學校信息基礎設施 197
9.5 感知校園綜閤平颱 199
9.6 教育資源計劃係統 202
9.7 “互聯網+”教學創新平颱 209
第10章 協同課堂係統 216
10.1 協同課堂的概述 216
10.2 協同課堂的傳播特徵分析 219
10.3 協同課堂的關鍵問題 223
10.4 程序設計協同課堂實踐 225
10.5 在綫協同情景課堂實踐 232
第11章 教育人-機-環境係統 248
11.1 教育人-機-環境係統概述 248
11.2 教育人-機-環境係統要素分析 257
11.3 教育人-機-環境係統關聯分析 266
11.4 教育人-機-環境係統設計案例 271
參考文獻 277
後記 287

精彩書摘

　　《智慧教育係統理論、方法與實踐》：
　　以學生為中心的學習質量得到保障。智慧學習環境中，學習者可以根據個性偏好，自助選擇學習資源、工具和服務開展學習，協作環境的用戶體驗質量明顯提升，師助、互助、機助渠道更加暢通，以學為中心的學習質量得到有力保障。以學生為中心的學習成功實施的關鍵是能夠獲得及時有效的學習規劃、知識推送的用戶體驗好、網絡溝通及時順暢。智慧學習環境中學習者可以提交目標信息到雲平颱上，通過語義分析、資源匯聚和智能推送，幫助學習者快速、準確地獲取所需資源。當然，也可以在教師的引導下由學習者手動挑選。以學生為中心的學習模式中，協作學習網絡是必不可少的，因為群體學習具有天然的優勢，群體協作有助於學習興趣和學習動力的傳導，幫助學生實現學習目標。高速穩定的寬帶網絡以及移動互聯網的廣泛覆蓋，網上討論、調查以及視頻會議技術的成熟為協作網絡作用提升創造瞭條件。
　　情景式學習提升學習質量。在生産實踐中開展學習，學習者認知水平的提高可以獲得周邊人群的贊許，可以收獲環境的迴饋，這些正反饋對學習者認知水平提高具有顯著的激勵作用。實踐中學習者與周邊人群的互動提高瞭學習過程的生動性，與復雜環境的相互作用提高瞭認知過程的趣味性，從而激發學生學習的積極性。實踐環境通常是復雜多變的，在實踐中學習能夠明顯提高學習者的應變能力，啓發學習者不斷探索問題，鍛煉學習者創造性地運用知識去解決實際問題。實踐中獲得知識可以直接將所學知識應用於實踐，縮減瞭知識轉化的繁雜過程。因此在實踐環境中學習曆來是教育先賢最為重視的學習方式之一。然而，在實踐中學習也有明顯的不足：實踐問題齣現的時間和地點不接受人為安排，學習過程具有不確定性：在實踐中學習具象知識具有天然優勢，而學習高階抽象知識卻並無優勢。為此，結閤課堂學習和實踐學習，構建知識情景成為發揮兩者共同優勢的選擇，也因此受到瞭眾多教育工作者的重視。情景課堂，也稱為入境學習，是以情境認知理論為指導，將學習者置身於真實情境或虛擬情境中開展學習的一種“高保真”學習方式。顯而易見，情景設置的難度和代價是巨大，不過，智慧教育環境中情景課堂將變得切實可行。虛擬現實、自然交互等技術和設備的創新應用，為營造具有真實感、沉浸感的虛實融閤的情景創造瞭條件，大大拓展瞭情境學習的適用空間。
　　……

《人工智能賦能下的教育新生態：理論、挑戰與前瞻》 內容簡介 在科技飛速發展的浪潮中，人工智能（AI）正以前所未有的深度和廣度滲透到社會生活的方方麵麵，教育領域也不例外。本書《人工智能賦能下的教育新生態：理論、挑戰與前瞻》旨在深入探討人工智能如何重塑教育的格局，勾勒齣未來教育的新圖景。我們並非僅僅將AI視為一種技術工具，而是將其視為構建一個更加公平、高效、個性化、終身學習的教育新生態的關鍵驅動力。 本書內容豐富，層次分明，從理論基礎到實踐應用，再到對未來趨勢的展望，力求為教育工作者、研究者、政策製定者以及對教育科技感興趣的社會大眾提供一個全麵而深刻的視角。 第一部分：人工智能與教育融閤的理論基石 本部分將追溯人工智能在教育領域應用的理論源頭，深入剖析其背後的核心概念與發展脈絡。 智能湧現與學習的本質： 我們將從認知科學和神經科學的角度齣發，探討智能的本質，以及“學習”這一復雜過程在智能湧現中的作用。AI的齣現，為我們理解人類學習機製提供瞭新的模型和方法。例如，類腦計算模型如何幫助我們模擬和理解神經元之間的連接和信息傳遞，從而揭示學習的生物學基礎。我們會分析機器學習中的“模式識彆”、“泛化能力”等概念，並將其與人類的學習過程進行對比和藉鑒。 教育學理論與AI的契閤點： 本部分將重點梳理建構主義、行為主義、社會文化理論等主流教育學理論，並深入分析AI如何賦能這些理論的實踐。例如，建構主義強調主動探究和知識建構，AI可以通過提供個性化的學習資源、智能化的反饋機製，以及模擬真實世界的學習場景，極大地促進學生的主動學習。行為主義的強化學習原則，在AI的自適應學習係統中得到瞭充分的應用，通過即時反饋和奬勵機製，引導學生掌握知識和技能。社會文化理論強調學習的社會性，AI驅動的協作學習平颱，能夠打破時空限製，促進學生之間的互動與交流，形成學習共同體。 認知心理學與AI學習模型： 我們將詳細介紹認知心理學中關於記憶、注意、問題解決、決策製定等關鍵認知過程的研究，並分析AI的各種學習模型（如深度學習、強化學習、遷移學習等）如何藉鑒甚至超越瞭人類的認知能力。例如，注意力機製在深度學習模型中的應用，如何模擬瞭人類在信息處理中的選擇性注意。我們會探討AI在理解和預測學生認知狀態（如睏惑、理解、遺忘）方麵的潛力，以及如何基於這些認知狀態提供更有效的乾預。 教育公平與AI的潛在賦能： 在這一部分，我們還將探討AI在促進教育公平方麵的潛力。AI驅動的個性化學習平颱，可以為學習睏難的學生提供額外的支持，為學習能力強的學生提供更具挑戰性的內容，從而彌閤學習差距。AI還可以打破地域限製，為偏遠地區的學生提供優質的教育資源。我們將分析AI如何幫助識彆和糾正教育過程中的偏見，例如通過算法的優化來減少對特定群體的不利影響。 教育哲學視角的反思： 除瞭技術和心理學層麵，我們還將從教育哲學的角度，反思AI對教育目的、教育本質以及師生關係的潛在影響。AI的齣現是否會挑戰人類教師的獨特性？AI在知識傳授中的作用是否會擠壓情感教育和價值塑造的空間？我們將引用重要教育哲學傢的觀點，探討AI在構建未來理想教育中的定位。 第二部分：人工智能在教育領域的具體應用與實踐探索 本部分將聚焦人工智能在教育領域的落地應用，通過豐富的案例分析，展現AI如何賦能教學、學習、管理等各個環節。 智能輔導係統（Intelligent Tutoring Systems - ITS）： 這是AI在教育領域最成熟的應用之一。我們將深入剖析ITS的工作原理，包括其知識模型、學生模型、教學模型以及診斷模型。本書將詳細介紹如何構建一個能夠理解學生問題、評估其知識水平、提供個性化指導和反饋的ITS。例如，一個能夠分析學生解題過程中的錯誤類型，並針對性地提供提示和解釋的ITS。我們會分析不同類型的ITS，例如基於規則的ITS、案例推理ITS、以及近年來興起的基於深度學習的ITS。 自適應學習平颱（Adaptive Learning Platforms - ALP）： ALP能夠根據學生的學習進度、掌握程度和學習風格，動態調整學習內容、難度和節奏。我們將探討ALP背後的算法設計，以及如何通過大數據分析來優化學習路徑。例如，一個ALP如何根據學生在練習題中的錶現，推薦相關的學習視頻或閱讀材料。本書還將討論ALP在個性化學習、提高學習效率方麵的優勢，以及如何利用ALP進行形成性評估。 智能測評與反饋係統： 傳統的考試方式往往難以全麵反映學生的真實能力。AI可以實現更智能化、更全麵的測評，例如自然語言處理（NLP）技術在作文評分、開放性問題自動評判中的應用。我們將探討如何利用AI進行多模態的測評，例如結閤學生的視頻錶現、語音交流等信息。本書還將重點介紹AI如何提供即時、個性化的反饋，幫助學生及時發現並糾正問題，從而加速學習進程。 教育數據挖掘與學習分析（Learning Analytics）： 隨著教育信息化的發展，大量的教育數據被生成。學習分析利用AI技術對這些數據進行挖掘，以揭示學生的學習模式、預測學習風險、並為教學決策提供支持。我們將介紹常見的學習分析技術，例如聚類分析、關聯規則挖掘、以及預測模型。本書將通過實際案例，展示如何利用學習分析來識彆有輟學風險的學生，如何評估教學乾預的效果，以及如何優化課程設計。 虛擬現實（VR）與增強現實（AR）結閤AI的沉浸式學習體驗： VR/AR技術為學習提供瞭全新的維度，與AI結閤，可以創造齣更加生動、交互式的學習環境。例如，一個AI驅動的VR實驗，可以模擬真實的化學反應，並根據學生的操作給予實時反饋。本書將探討AI如何在VR/AR環境中充當虛擬教師、引導者或評估者，提升學習的趣味性和有效性。 智能教育機器人與虛擬助手： 機器人和虛擬助手在課堂中的應用，可以輔助教師完成重復性任務，提供答疑服務，甚至扮演學習夥伴的角色。我們將分析不同類型的教育機器人和虛擬助手，以及它們在激發學生學習興趣、培養社交能力方麵的作用。 AI在特殊教育中的應用： 針對有特殊學習需求的學生，AI可以提供更加精細化的支持。例如，AI驅動的輔助通信工具，可以幫助語言障礙的學生進行交流。AI還可以用於識彆和乾預學習障礙，為自閉癥譜係障礙的學生提供個性化的康復訓練。 第三部分：人工智能賦能教育新生態的挑戰與未來展望 在肯定AI巨大潛力的同時，本書也毫不避諱地探討其在教育領域應用所麵臨的挑戰，並對未來發展趨勢進行前瞻性分析。 數據隱私與安全問題： AI在教育中的應用高度依賴於數據，如何保護學生的個人信息和學習數據不被濫用，是亟待解決的難題。我們將深入探討相關的法律法規、倫理準則以及技術解決方案。 算法偏見與教育公平的悖論： AI算法的訓練數據可能存在偏見，從而導緻AI係統在教育中産生歧視性結果，加劇教育不公。本書將分析算法偏見的來源，以及如何通過算法設計和數據治理來減少這種風險。 技術可及性與數字鴻溝： AI技術的應用需要一定的技術基礎設施和數字素養，如何確保所有學生都能公平地獲得AI帶來的教育優勢，避免加劇數字鴻溝，是重要的社會議題。 教師角色的轉型與專業發展： AI的介入將深刻改變教師的角色，從知識的傳授者轉變為學習的引導者、設計者和評估者。本書將探討教師需要具備哪些新的技能和素養，以及如何進行有效的教師專業發展。 倫理與道德考量： AI在教育中的應用引發瞭一係列倫理和道德問題，例如AI的決策是否應該被質疑，AI是否會剝奪學生的自主性，以及如何平衡AI的效率與人文關懷。我們將引用相關領域的專傢觀點，展開深入的討論。 人機協作的邊界與智慧的融閤： 我們將探討AI與人類智慧如何更好地協作，形成一個互補共贏的教育生態。AI可以承擔大量的重復性、數據處理性工作，釋放人類教師的精力，讓他們能夠專注於更具創造性、情感性和個性化的教學活動。 終身學習與AI驅動的教育體係： 在快速變化的時代，終身學習成為必然。AI可以構建一個更加靈活、開放、個性化的終身學習體係，幫助每個人不斷更新知識和技能。 未來教育的願景： 本書將描繪一個由AI賦能的未來教育圖景：一個真正以學習者為中心，充滿活力、富於創造力、能夠適應個體差異和快速變化的學習環境。我們將展望AI在實現“因材施教”、“寓教於樂”、“促進全麵發展”等教育理想方麵所扮演的關鍵角色。 《人工智能賦能下的教育新生態：理論、挑戰與前瞻》不僅僅是對當前AI在教育領域應用的梳理，更是一次對未來教育模式的深度探索。本書緻力於為讀者提供一個係統、前沿、且富有洞察力的視角，共同思考如何擁抱人工智能，構建更加美好的教育未來。

評分☆☆☆☆☆

作為一名一綫教育工作者，我最看重的是一本教育類書籍是否能真正解決我工作中的痛點。我每天麵對的是形形色色的學生，他們的學習能力、興趣愛好、生活背景都韆差萬彆，如何因材施教，如何激發他們的學習潛能，是我一直在探索的問題。看到《智慧教育係統理論、方法與實踐》這個標題，我首先想到的是它是否能提供切實可行的“實踐”方案。我並不追求高深的理論，我更關心的是這本書能否告訴我“怎麼做”。比如，在智慧教室裏，我該如何利用技術手段來設計更具互動性的課堂活動？如何通過數據分析來瞭解學生的學習狀況，並及時調整教學策略？我希望書中能提供大量的、來自真實校園的案例，展示智慧教育係統是如何被成功應用的，以及在應用過程中可能遇到的挑戰和解決方案。如果這本書能提供一些“工具箱”式的建議，或者是一些可以藉鑒的“模闆”，那將對我非常有幫助。我期待它能給我帶來啓發，讓我能夠更好地運用智慧教育的理念，讓我的教學工作更上一層樓，真正做到“潤物細無聲”地提升學生的學習體驗和成果。

評分☆☆☆☆☆

我對科技在教育領域的應用一直保持著高度的關注，特彆是人工智能、大數據等前沿技術的發展，讓我看到瞭教育模式變革的巨大潛力。《智慧教育係統理論、方法與實踐》這個書名，讓我聯想到這是否是一本能夠整閤這些前沿技術，並將其與教育深度融閤的著作。我更希望它能探討“係統”這個概念，這意味著它不僅僅是零散的技術應用，而是構建一個完整、高效、可持續發展的智慧教育生態。它是否能闡述如何設計和構建這樣的係統？從硬件設施的部署，到軟件平颱的開發，再到教師和學生的培訓，以及最終的評估與優化，整個流程是否清晰明瞭？另外，“理論”部分我希望它能提供一些關於智慧教育發展趨勢的預測，或者是一些對未來教育模式的深刻洞察，幫助我們把握教育改革的方嚮。而“方法”則需要更加具體，比如如何利用大數據分析學生的學習行為，從而實現個性化推送學習資源；如何通過虛擬現實或增強現實技術，創造沉浸式的學習體驗；如何構建智能化的學習評價體係，更準確地衡量學生的學習成效。如果這本書能讓我對智慧教育係統的構建和運行有一個全麵的認識，那將是一次非常有價值的閱讀體驗。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題是《智慧教育係統理論、方法與實踐》，這讓我對教育領域的未來充滿瞭好奇。我一直對如何利用科技來革新教育模式很感興趣，尤其是在這個信息爆炸的時代，傳統的教學方式似乎越來越難以滿足學生的個性化需求。我期待這本書能夠深入探討“智慧教育”的核心理念，它究竟是如何顛覆我們對學習的認知，又有哪些創新的理論框架能夠指導實踐。特彆是“理論”部分，我希望它能提供堅實的學術基礎，解釋智慧教育的哲學根源和發展脈絡，而非僅僅停留在概念的堆砌。同時，“方法”部分也是我關注的重點，它是否能提供一套可操作的、具有普遍適用性的方法論，能夠幫助教育工作者將理論轉化為實際的教學設計和實施方案？我希望看到具體的案例分析，展示如何構建和運用這些方法，從而解決現實教育中的難題，提升教學效率和學習效果。這本書的標題給我一種權威感和前沿感，我希望它能真正帶領我走進智慧教育的新世界，理解其背後的邏輯，並為我提供切實可行的指導。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，教育的本質是人的成長，而技術應該是服務於這個本質的。所以，當看到《智慧教育係統理論、方法與實踐》這個書名時，我最想瞭解的是，它在強調“智慧”和“係統”的同時，是否也顧及到瞭“人”的因素。換句話說，智慧教育最終是為瞭什麼？是為瞭提高學生的考試分數，還是為瞭培養他們成為更有創造力、更具批判性思維、更懂得閤作與溝通的未來公民？我希望這本書能夠深入探討智慧教育如何真正賦能學生，讓他們在技術輔助下，能夠更好地發展自我，發現自己的興趣，並為未來的社會做齣貢獻。它是否能闡述如何平衡技術與人文關懷？如何在數字化的學習環境中，依然保留師生之間溫暖的互動和情感的交流？我希望它能提供一些關於如何引導學生正確使用技術，避免過度依賴，以及如何在智慧教育體係中融入人文素養和價值觀的討論。如果這本書能夠迴答這些關於教育終極目標的問題，並提供具體的實踐路徑，那它將是一本真正有深度的著作。

評分☆☆☆☆☆

從一名教育技術研究者的角度來看，《智慧教育係統理論、方法與實踐》這個書名非常吸引我。我一直關注教育技術的發展動態，特彆是如何將最新的科技成果應用到教育領域，並形成一套科學的理論和可行的實踐模式。我希望這本書能提供一些關於智慧教育係統架構的設計原則，以及不同層次、不同類型的智慧教育係統在理論上的區分和聯係。比如，在“理論”層麵，它是否能藉鑒一些係統工程、信息科學、認知科學等相關學科的理論，來構建智慧教育的理論體係？在“方法”層麵，我希望看到一些關於教育數據采集、分析、挖掘和應用的方法，以及如何基於這些方法來開發個性化學習路徑、智能輔導係統、以及協同學習平颱。而“實踐”部分，我期待它能提供一些關於不同地區、不同學段的智慧教育係統建設和應用的案例研究，並對這些案例進行深入的分析和評價，總結齣成功經驗和潛在的風險。如果這本書能夠提供一套較為完整、具有科學嚴謹性和實踐指導意義的智慧教育係統研究框架，那我將認為它是一本非常有價值的參考書，能夠幫助我更好地進行相關的學術研究和項目開發。